鬼ごっこ: 何か

コンピューターが進化し、新しいソフトウェアが利用可能になるにつれて、男性と女性はコンピューターのスキルを維持することが重要であると感じています。 | - |例としてオフィス環境で働いている場合、雇用主が彼の会社がより効果的になるのに役立つことを期待して新しいソフトウェアを購入する状況に対処する必要があるかもしれません。 このため、この新しいソフトウェアの使用方法を学ぶように求められる場合があります。 倉庫で作業している場合でも、この新しいソフトウェアが在庫を入力して梱包スリップを印刷する必要があることを要求する場合があります。 | - |プログラムに関するすべてを知っている必要がありますか？ 答えはノーです、あなたは決してコンピューターの専門家である必要はありません。 日々のアクションでソフトウェアをできるだけ効率的に使用できるようにするスキルを習得してください。 これらのコンピュータースキルを習得する方法をいくつか紹介します。 | - |1...

ディレクトリは、コンピューターサイエンスの用語で、ファイルシステム内の他のディレクトリとともに、ファイル、ドキュメントのリストになります。 多くの人々は、ディレクトリをさまざまなファイルを含む電子フォルダーと考えています。 | - |ディレクトリは、ファイルとは別にコンピューターの遭遇を学習している最初の概念の1つです。 彼女または彼は、これらのファイルがディレクトリと呼ばれるインベントリに含まれていることをすぐに知ることができます。 | - |好みのコマンドが「dir c：\」になったら、誰がDosの早い時期に投資することができましたか？ | - |別のディレクトリ内に含まれるディレクトリには、このディレクトリのサブディレクトリと名付けられています。 一緒に、ディレクトリは階層、またはツリー構造を形成します。 このようなファイルシステムを組織すると、はるかに組織化された階層が生成されます。 | - |これにより、ファイルを所有者の欲求に基づいてグループ化でき、すべてのファイルを1つのリストに捨てるだけではるかに整理されたオプションが提供されます。 | - |Microsoft WindowsとMac OSは、ディレクトリを表すためにフォルダーを使用します。 これにより、個人がディレクトリを多くの論文やドキュメントを備えたフォルダーとして視覚化するのに役立ちます。 論文とドキュメントは、マシン内のファイルを表しています。 | - |このツリー階層WindowsとMacOSがサポートすると、どのポイントからファイルにアクセスするだけではありません。 彼女または彼は、パスを使用してファイルにアクセスする必要があります。 | - |たとえば、個人がたまたまフォルダーXを閲覧している場合、アクセスする可能性のある実際のファイルは、そのフォルダーの理由でリストされているファイルです。 フォルダーY内のファイルにアクセスするには、個人が最終的に必要なファイルがあるフォルダーまたはディレクトリにアクセスするまで、1つのディレクトリ内のサブディレクトリまで道路を通過する必要があります。 | - |歴史的に、そしていくつかの最新の埋め込みデバイスでは、ファイルシステムは通常、ディレクトリをまったくサポートしていないか、設定されたディレクトリ構造のみを持っています。 これは、サブディレクトリが許可されていないことを意味します。 | - |ファイルを含むトップレベルのディレクトリがいくつかあります。 これは、すべてのファイルに1つのディレクトリを持っているだけです。 | - |ファイルシステムの一番上のディレクトリには、メインディレクトリと呼ばれます。 これらのディレクトリには、サブディレクトリと呼ばれる他のディレクトリが含まれています。 サブディレクトリには、サブディレクトリも含まれている場合があります。 これは、無期限に遅れることはないかもしれません。 | - |オペレーティングシステムがディレクトリをサポートするものに応じて、ディレクトリ内のファイル名をさまざまな方法で調べて注文できます。 それらは、日付、サイズ、またはグラフィカルインターフェイスのアイコンとして、アルファベット順に表示およびソートされる場合があります。 | - |ディレクトリという単語は、別の意味でのコンピューティングとテレフォニーにあります。ある種のコンピューターまたはおそらくコンピューターのネットワークの管理にリンクされた情報の中央リポジトリです。 | - |これには、アプリケーション、ホスト、ユーザー、ネットワークデバイス、セキュリティ資格情報などに関するデータが含まれます。 この種のディレクトリは、標準のデータベースではなく、読みやすいように最適化されています。 | - |コンピューターを使用するすべての人はディレクトリを使用します。 のみ、彼女または彼はそれを見ないかもしれませんし、このアイデアがどのように機能するかについて警戒しないかもしれません。 多くの人々がディレクトリの概念から最大化して、ファイルを配置します。 | - |ほとんどすべてのファイルがルートディレクトリにダンプされただけである場合、必要なファイルをまっすぐにしようとするだけで十分な時間を無駄にするかもしれません。 | - |ディレクトリのアイデアは絶えず進化しています。 それにもかかわらず、ソフトウェア開発者と研究者は、ファイルとディレクトリを整理して並べ替えるための方法を常に考案しています。 したがって、この研究が続くと、ユーザーはディレクトリ管理がもたらすさまざまなツールからのみ得ることができます。 | - |...

セキュリティカメラシステムは、閉回路テレビ（CCTV）を介して機能します。 このCCTVは、カメラとテレビのさまざまな部分がすべてケーブルまたは代替の直接的な手段に関連付けられているため、ブロードキャストテレビとは異なります。 CCTVはリアルタイムで見ることができ、サインをブロードキャストする必要はありません。 | - |CCTVは、空港、カジノ、銀行、通りなど、多くの場所で利用できます。 カメラは目立たない場所または明らかな場所に置くことができます。 通常、特定のセキュリティカメラに直接リンクされている個々のテレビがあるセキュリティルームがあります。 セキュリティ担当者の量は、必要なカメラの量に関してカメラを監視する必要がありました。 カジノでは、カメラの膨大な選択があるかもしれません。 | - |CCTVは英国で広範囲に使用されています。 当局は、駐車場と路上にカメラを置きます。 これらのカメラの配置により、自動車犯罪が大幅に減少しました。 英国の当局はすでに、より多くのカメラの導入を求めています。 CCTVは、犯罪の検出と検察に最適です。 | - |セキュリティカメラシステムの1つの側面は、プライバシーの侵害であるという多くの主張です。 別の議論は、CCTVが犯罪を減らすのではなく、犯罪を置き換えるということです。 CCTVは、市民の自由の侵害であると非難されています。 | - |CCTVの歴史は、公共の場所で見つかったカメラが非常に簡単で貧弱だった後にさかのぼります。 今日のカメラにはHI-DEFデジタルレンダリングがあり、オブジェクトの動きを追跡します。 カメラが正しく座って同期すると、延長された時間枠でオブジェクトの動きを追跡できます。 カメラには、顔の認識を持つ潜在的な能力もあります。 現在、高解像度カメラは、さまざまな誤検知につながる顔を完全に区別することはできません。 顔認識技術の批評家サイトは、大規模な監視の可能性と市民の自由のさらなる欠如。 | - |英国および米国で開発されている現在のCCTVテクノロジーは、セキュリティガードとCCTVオペレーターがすべてのスクリーンを見る必要がないようにするコンピューター化された監視システムの開発を目指しています。 これにより、オペレーターはより多くのCCTVカメラを実行できる可能性があり、セキュリティコストを削減できます。 この種のシステムは、人々を直接見るのではなく、特定の形式の疑わしい行動を認識します。 おそらく、たとえば、忙しい通りにいる人を楽しみにしているなど、コンピューターが通常の動作や、たとえば自動車の周りをlotするなどの疑わしい動作など、コンピューターが通常の動作を区別できない可能性がある可能性があります。 | - |しかし、セキュリティカメラは、犯罪の有罪判決と識別には驚くべきものですが、犯罪防止にはそれほど効果的ではありません。 理論は、セキュリティカメラシステムが犯罪の防止を支援するのに役立つということです。なぜなら、カメラが目立っている場合に人々が違反を犯す準備ができていないからです。 問題は、一部のセキュリティカメラシステムが隠されているため、犯罪者は抑止力がないことです。 セキュリティカメラテクノロジーは継続的により複雑になっているため、セキュリティカメラシステムは犯罪者を見つけることができ、後でより多くの犯罪を防ぐことができます。 | - |...

人工知能コミュニティは、おそらく計算モデルを使用しているため、おそらく宇宙で最も強力な知能である脳のエネルギーを把握しませんでした。 彼らは、知性が計算を通じて人生の目標の達成であると誤って信じていました。 AIの研究は、1940年代にコンピューターが到着することにより、心がある種の計算を行ったという本質的な前提で設定されました。 Alan Turingは、コンピューターをプログラミングすることにより、インテリジェントマシンに最初に焦点を当てたものの1つでした。 アルゴリズム手順により、プログラムは印象的な結果を達成できます。 コンピューターは、複雑な数学的および工学的な問題を解決できます。 何人かの科学者は、プログラムの十分な大きさの集会と照合された知識が人間のレベルの知性を達成できるとさえ信じていました。 他の可能な方法があるかもしれませんが、コンピュータープログラムは、人間のレベルのインテリジェンスをシミュレートすることを望むための最高の利用可能なリソースでした。 しかし、1930年代には、チューリングやゴデルを含む数学的論理学者は、数学的ドメインを使用して問題を解決するためにアルゴリズムを保証できないことを確立しました。 一般的なクラスの問題の問題を定義した計算の複雑さの理論とAIコミュニティは、問題と問題解決方法の特性を特定しなかったため、人間は問題を解決できました。 検索のあらゆる方向がリードしているように見え、その後死が終わりました。 AIコミュニティはマシンを設計することはできません。これは、学習し、かなりインテリジェントになる可能性があります。 読むことで多くのプログラムを学ぶことができませんでした。 コンピューターは膨大な計算機能を使用してグランドマスターレベルでチェスをプレイするかもしれませんが、それらの知性は限られていました。 並列処理コンピューターは有望に見えましたが、プログラムが困難であることが判明しました。 コンピュータープログラムは、ドメイン固有の問題のみを解決できました。 問題を区別したり、「一般的な問題解決者」と見なされない場合があります。 人間は独自のドメインの問題を解決できるため、ロジャーペンローズは、コンピューターは本質的に人間の知性を達成することができないと主張しました。 哲学者ヒューバートレイファスはまた、AIが不可能であることを示唆しました。 しかし、ほとんどの研究者が新しい基本的なアイデアの必要性を感じていたという事実にもかかわらず、AIコミュニティは検索を続けました。 最終的に、全体的なコンセンサスは、コンピューターが「ややインテリジェント」にすぎないということでした。 それで、「知性」自体の本質的な定義は間違っていましたか？ 多くの人間の知性はほとんど理解されていなかったため、特定の計算手順をインテリジェントに定義することは不可能でした。 インテリジェンスは明らかに問題を解決する能力でした。 自然界では、それは成熟した知性であり、生存プロセスにおける動物の「恒常性」に力を与えました。 恒常性は、普通に動作するエンティティの力であり、体内で比較的一定の状態を達成し、敵対的な環境で変化しやすい状態でした。 これは、多くのレベルで動物によって内部的に維持されており、さまざまなセンシング、フィードバック、制御システムを通じて、コントロールセンターの階層によって監督されている賢明なプロセスでした。 最も安い動物でさえ達成されたこの手法は、最高の「一般的な問題ソルバー」でした。 手順はドメイン固有ではありませんでした。 問題を認識し、効果的な運動活動で対応しました。 それは生存のあらゆる部分を置きます。 神経系は、数兆個の感覚入力の万華鏡の混合物を受け取りました。 驚異的なメモリにより、パターンを念頭に置いて特定できました。 アルゴリズムプロセスである直観により、銀河メモリから個々のパターンのコンテキストを分離することができました。 マシンは、受信した感覚入力の驚くべき数からオブジェクトを識別できます。 そのパターン認識能力は、静的オブジェクトの識別によって制限されていませんでした。 問題を特定するかもしれません。 それは、感情のパターンを作成するために、動的なイベントを認識して解釈しました。 感情は明らかに問題を定義しました。 動物は、心地よいナッジと致命的なスリザーの違いを認識し、反応しました。 恐怖、怒り、またはjeは彼らを動機付けました。 各モーター応答には、問題解決ステップの特定のシーケンスがあり、再び、アクティビティのパターンを記憶していました。 環境は、信じられないほどの数の謎めいた現象を機械に提示しました。 いくつかは他の現象によるものでした。 ほとんどの問題はイベントのパターンであり、これには、成功した問題解決戦略を記憶するための文脈上のリンクがありました。 パターン認識が識別を有効にしました。 手順はドメイン固有ではありませんでした。 完全な問題解決領域にまたがりました。 パターン認識は、1つの現象と別の現象の間のハイパーリンクを単に特定しました。 直感は、コンテキストリンクを即座に特定しました。 2つの間の複雑な推論リンクを特定しませんでした。 問題を解決するための増分論理的手順を使用しませんでした。 原始人が嵐の雲が進んだために避難所を取ったとき、彼は単に認識されたパターンに答えを与えていました。 多くの年にわたって、人類は根本的な原因を理解することなく、多くの性質に適切に対応しました。 その知能は計算ではなく、特定の原因とその効果の間の論理的および数学的に正確なリンクを分析することにより、人生を通してその方法を推論しました。 原因の背後にある理由は、高度な研究と研究により、後にのみ発見されました。 このような分析は、問題を解決する世界のわずかなセグメントに過ぎませんでした。 病気に関連するいくつかの症状。 医師は、あなたの症状と状態の間の論理的または合理的なリンクを常に知ることなく、病気を特定しました。 ソフトウェアコードは論理的でした。 しかし、複雑なコードの多くの癖は、特定のプログラミングイベントにリンクされた効果のパターンであり、パターン認識インテリジェンスによってのみ認められました。 複雑な問題解決は、敏感なパターン認識を通じて達成されました。 真の知性は、この強力なパターン認識能力であり、偶然にも論理、推論、数学を発見しました。...

3Dは深さに過ぎず、幅と長さの薄い深さを含む例のようないくつかの方法（軸とx軸y軸とzを持つオブジェクトについて話すときの長さの長さがありました。 -軸）。 したがって、3Dは本当に|の軸の寸法選択です 3つの方向、したがって、オブジェクト、物、深さのビューを形成します。 | - |そして、ここでは、3DGraphicsについて説明します。仮想現実など、3次元の幻想を利用しています。 たとえば、実際の個人がいる場合。 個人には、高さの幅と長さが含まれているため、寸法体積を形成し、コンピューター生成された文字を使用して同様のものを作成します。 ダンス、歌、または動きの基本的なアクションなど、そのコンピューターで生成されたキャラクターを使用すると、彼のことをしています。 その後、3DGraphicsになると述べられます。 それは基本的に仮想生成されたコンピューター文字であるためです。 | - |3Dコンピューターグラフィックスは、デジタルコンピューターと専門の3Dソフトウェアからの支援で作成されたグラフィックアートの作品です。 一般に、この用語は、このようなグラフィックを製造する手順、または3Dコンピューターグラフィック技術と独自の関連技術の研究分野についても言及することができます。 | - |3Dコンピューターグラフィックスは、計算を実行して画像をレンダリングする目的で、オブジェクトの3次元仮想表現がコンピューターに保存されるため、2Dコンピューターグラフィックとは異なります。 一般的に、3Dグラフィックスのアートは、彫刻や写真に匹敵します| - |2Dグラフィックスのアートは絵画に類似していますが。 コンピューターグラフィックソフトウェアでは、この区別が時々ぼやけています。 いくつかの2Dアプリケーションは、照明などの特定の効果を実現するために3Dの方法を使用していますが、主に3Dアプリケーションには2D視覚技術を利用しています。 | - |一般的に、最近では、ほとんどの3DGraphicsは、映画やビデオにますます役立つようになっています。 これらの人々以外の人々は、テレビ放送、医療、産業、サイエンスフィクション、教育などに使用しています。 コンピューター3DGraphicsを使用する方法は、それらを見ることで何を理解し、教育するかについて、よりリアルタイムの表現をよりリアルタイムで表現する方法です。 時間の実装が少ないと、完成の究極の探求。 彼が教育を受けていない素人になる可能性があるにもかかわらず、人に表現することができます。 | - |...

プリンターを購入する時が来たとき、一部の個人は自然に近所のオフィスサプライストアに戻り、いくつかは一般的なオンラインインクサプライソースにログオンします。 次のプリンターを購入する前に、自分の決定のコストについて考えてください。 | - |タウンオフィスのサプライストアでインクを購入することは、プリンターにインクを入手する最も高価な方法かもしれません。 あなたは、必須であるよりもインクの価格を引き上げているかもしれません。 多くの場合、近くの店舗は競争がほとんどなく、人気のために価格が上昇する可能性があります。 店舗には、オンライン企業が所有していないオーバーヘッド（営業担当者、建物など）が頻繁にあります。購入者はこれらの費用を支払うことができます。 | - |それで、それはあなたがあなたの近所のオフィスサプライカンパニーをプリンタのために決して買い物しないことを意味しますか？ 実際、自分の地元の店でインクを購入することは、プリンターを購入するための最も安全なソリューションかもしれません。 オンラインインクソースのほとんどは、プリンターに承認されていないインクが利用可能です。 ブランド固有ではないインクを使用している場合、保証を完全に無効にする可能性があります。 | - |保証がない限り、オフブランドプリンターがプリントヘッドを簡単に損傷する可能性があると言う人もいます。 プリンターの寿命を大幅に短縮する可能性があります。 プリンターカートリッジで数ドルを節約する可能性に反して重量がある場合、長期コストが多すぎる可能性が高いことがわかります。 | - |それと比較して、信頼性の要因である可能性があります。 オンラインソースからプリンターを購入していて、インクカートリッジに問題がある場合は、頼りにくい場合はほとんどありません。 あなたの近所の店は、彼らの製品の後ろに立つ可能性が高いです。 | - |これはまた、すべてのオンラインプリンターソースが信頼されるのではなく悪いことを意味するものではありません。 一方、ほとんどのオンラインサプライヤーは、大幅に削減された料金で高品質の製品を提供しています。 多くの場合、プリンター用に設計されたプリンターを見つけて、予想よりも大幅に少ない支払いを行うことができます。 | - |プリンターでお金を節約する取引を見つける最も簡単な方法は、周りをチェックすることです。 近所の店で価格を閲覧し、発見したWeb価格と比較してください。 オフブランドを検討している場合は、プリントヘッドに損害を与える潜在的なコストについて考えてください。 十分なインクを使用していて、各カートリッジで大幅な節約をしていない限り、それは価値がないと判断するかもしれません。 | - |...

好奇心は常に人間を逃れてきました。 これにより、多くの発明と発見が生まれました。 人間の作品の最良の例には、コンピューターがあります。 自動的に写真が頭に浮かびます。 彼らは、私たちに時間をかけた膨大な計算、退屈で反復的なタスクを行う能力を持っています。 | - |コンピューターが提供するものは、剛性や考えられないようになる能力ではありません。 むしろ条件付きで行動すること。 時々、必要に応じて、時にはそれがあります。 これは、アクションに知識を適用することを意味します。 信じられないかもしれませんが、ここでさえ、態度が最も重要です。 これらのマシンに、すでに知っていて行う仕事をするように要求します。 しかし、より速く、より正確に行うには、それらが必要です。 | - |皮肉なことに、私たちは人工マナーを通して知性を生み出そうとしています。 その唯一の科学は、知性と少し常識を持つマシン（製造機）を作成しています。 それはあなたが人間のように動作するようにシステムを計画する方法についてです。 彼らは、情報を処理し、決定を下し、それに応じて行動することができると考えることができます。 はい、私たちは現実への幻想を好みます。 | - |歴史は幼いエジプト人に関連している可能性がありますが、これは1956年にジョン・マッカーシーの指導の下、ニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス会議で正式なタイトル「Artificial Intelligence」を手に入れました。 そして、世界は人間の思考のレベルについて学ぶようになりました。 多くのことが続きました。 AIに使用される言語は、1958年にジョンマッカーシーによって設計されました。1970年、世界は、血液疾患を検出するための健康科学の分野で最初の専門家システムを獲得しました。 AIの主要言語の1つであるPrologまたはプログラミングは、1972年に日本語によって開発されました。1991年に実際に驚いた世界が驚かされた大きなことが、人間のチェスマスターがコンピューターに敗れたときに発生しました。 | - |そして、彼らが歴史だと言う休息...